こんにちは、ITプロマガジンです。
昨今、データサイエンティストは、「売り手市場」かつ「将来性も高い職業」として注目されています。フリーランスとしても活躍しやすいため、今後フリーランスのデータサイエンティストとして独立しようと考えている人も多いのではないでしょうか？
フリーランスのデータサイエンティストは周辺職種と比較しても稼げる仕事です。しかしデータを解析・分析するだけのスキルしかなければ、今後AIに取って代わられる可能性もあります。そのため「今後どのようなスキルと経験を身につけていく必要があるのか」をしっかりと考えながら検討していくことが重要です。
今回の記事では、フリーランスデータサイエンティストの年収や案件単価、なるための方法に加え、求められるスキルや案件獲得方法、将来性まで幅広く解説します。
ドンピシャ案件の探し方
「案件はたくさんあるはずなのに、なかなか自分の望む案件が見つからない…」
エンジニア市場は売り手市場であるものの、いまだに正しいマッチングノウハウが確立されておらず、多くの方が案件探しに苦労されています。
ですが、現在の市場感や企業側に刺さる経験・スキルを理解し正しく案件探しをすれば、誰でも自身のバリューを活かし単価を伸ばすことができる、というのも事実です。
ITプロパートナーズでは、
・9割がエンド直案件のため、高単価
・約6割が週3-4案件のため、柔軟に働ける
・事業会社の自社開発案件が多い
などの魅力的な案件を数多く保有し、マッチング能力の高い即戦力エージェントが完全サポートします。
初めてのフリーランス、情報収集段階でも大丈夫です。あなたの働き方にマッチし、単価も高く、最もバリューを発揮できる案件を探しませんか？
目次
- 1 データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由
- 2 データサイエンティストの仕事内容とは
- 3 フリーランスデータサイエンティストの年収相場
- 4 フリーランスデータサイエンティストの案件例
- 5 データサイエンティストがフリーランスとして独立するメリット
- 6 データサイエンティストがフリーランスとして独立するデメリット
- 7 フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキル
- 8 フリーランスのデータサイエンティスト案件は未経験からでも応募可能？
- 9 未経験からフリーランスのデータサイエンティストになるには？独立のステップ
- 10 フリーランスデータサイエンティストの案件の探し方
- 11 フリーランスのデータサイエンティストが単価を上げる方法
- 12 フリーランスのデータサイエンティストのキャリアパス
- 13 フリーランスのデータサイエンティストとして活躍し続けるためのポイント
- 14 まとめ
データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由
昨今のトレンドを見ると、データサイエンティストはフリーランスとして独立しやすい環境にあるといえます。以下、その根拠について解説していきます。
人材獲得に課題を持つ企業は多い
データ分析に取り組みたいと考える企業が増えている一方で、データ分析に精通した人材を確保できている企業は少ないのが現状です。一般社団法人 データサイエンティスト協会によるアンケート調査では、データサイエンティストの採用を希望する企業の58%が「目標の人数を確保できなかった」と回答しました。
このようにデータサイエンティストの採用が難しいことから、フリーランスなど外部の人材にデータ分析やコンサルティングを依頼したいと考える企業は多くあります。そのため、データサイエンティストは独立しても案件を獲得しやすい環境となっています。
ビッグデータ市場規模が拡大傾向にある
近年、ビッグデータ市場は世界で拡大傾向にあります。2022年に株式会社グローバルインフォメーションが公開した調査レポートによると、2021年のビッグデータ市場規模が1,626億ドルであったのに対して、2026年には2,734億ドルにまで拡大すると予測されています。
この流れを受けて、日本でもビッグデータの活用が今後さらに加速すると考えられるでしょう。データの分析や活用を得意とするデータサイエンティストの活躍の場が広がり、独立しやすい環境が続くといえます。
新しい職種として注目されており将来性も高い
データサイエンティストという仕事が登場したのは比較的最近で、新しい職種として注目を集めています。その一方で、データ分析から課題解決力まで高いスキルが求められるため、データサイエンティストの数はそれほど多くありません。そのためデータ分析を進めたい企業から重宝されやすいのも、データサイエンティストが独立しやすい理由のひとつです。
このように希少価値の高いデータサイエンティストは、将来性も高いといえます。実際に、データサイエンティスト協会が会員を対象に実施したアンケート調査では、84%が「将来性を感じる」もしくは「どちらかというと将来性を感じる」と回答しました。
フリーランスの案件数が多い
案件数が多いことも、データサイエンティストが独立しやすい理由です。ビッグデータの活用や機械学習などの需要は高まっているので、案件数も比較的多い傾向にあります。
弊社ITプロパートナーズで案件を検索すると、データサイエンティストに関連する「データ解析」の案件が50件程度、「Python」の案件では160件程度ヒットします。（2024年9月時点）そのため、案件は獲得しやすい状況といえるでしょう。
データサイエンティストの仕事内容とは
データサイエンティストとは、ビッグデータにもとづいて的確な経営判断ができるようにクライアントをサポートする職務です。主な仕事は「データの収集・加工・分析」と「データ分析環境の構築」です。それぞれの内容について解説していきます。
データの収集・加工・分析
データサイエンスの主な仕事は、クライアントの経営資源として役立つデータを収集・加工・分析することです。その範囲はWebに限定されず、さまざまなデータの収集・加工・分析を担います。
機械学習や統計学などの専門的な知識を活かし、膨大なデータを分析モデルに確立していく仕事です。例えば、分析アルゴリズムの採択やデータクレンジング、精度を高めるためのチューニングなどをおこないます。
データ分析環境の構築
データを収集・分析するための環境づくりもデータサイエンスの仕事です。経営資源に活かすためのデータをさまざまなシステムから収集する環境づくりや、収集した膨大なデータを統合したり、項目分けしたりして意味のあるデータにすることも求められます。
例えば、収集するデータはグラフや数値、口コミなどさまざまです。これら統一性のないデータを統合し、扱いやすいデータ形式へと変換することで、分析しやすい環境を構築します。
データ分析に基づいた戦略立案
データを分析するだけでなく、分析結果を経営戦略に役立てるのもデータサイエンティストの仕事のひとつです。データを分析して得られた結果を参考に、課題解決のための施策の提案や戦略立案のサポートなどを行います。
このような業務は従来、企業の企画部門やマーケティング担当が担っていましたが、近年は経営におけるデータ活用の重要性が増しているため、高度なデータ分析が可能なデータサイエンティストが戦略立案を担当するケースも少なくありません。
フリーランスデータサイエンティストの年収相場
上記の通り、データサイエンティストの平均年収は、一般的な職種と比べて高めと言えます。この項目では、正社員・フリーランスに分けて、それぞれの平均年収について紹介していきます。
正社員データサイエンティストの平均年収
求人ボックスの給与ナビによると、データサイエンティストとして働く正社員の平均年収は約694万円となっています。月給換算ならば約58万円、初任給は25万円程度が相場となっています。国税庁が発表している日本の平均年収「461万円」と比較すると、年収水準はかなり高いと言えるでしょう。
なお、データサイエンティストは「スキル」や「経験」によって大きく年収が異なるため、ハイスキルな人材ならば平均を大きく上回る年収を得ている可能性も十分にあります。
派遣社員の時給についても、前述の求人ボックスのデータによると、IT系の人材をすべて含めた「ITエンジニア」の時給が2,292円であることに比べ、データサイエンティストとして働く派遣社員の平均時給は2,500円となっています。
フリーランスデータサイエンティストの年収や単価相場
弊社「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティストのフリーランス案件の月額単価から算出すると、平均年収はおよそ974万円となります。これは先述の正社員の平均年収である約694万円を大きく上回っています。
フリーランス案件の相場としては、「月単価60万〜100万円」の案件が多い傾向です。ただし、フリーランスの場合は健康保険や経費の支払いなどがあり、正社員と比較して手取り額が下がる可能性があるので、その点には注意が必要です。
なお、「ITプロパートナーズ」では、週2～3日稼働でも「月単価40～50万円」という案件があるため、1つの案件にコミットするのではなく、複数案件を抱えてリスクを軽減したいという方にもおすすめです。
具体的な案件例については次の項目で紹介しますので、是非参考にしてください。
フリーランスデータサイエンティストの案件例
実際に、フリーランスとして受注できるデータサイエンティスト案件にはどのようなものがあるのか知りたい方も多いでしょう。ここでは、弊社「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティスト向けの案件を3つ紹介していきます。
案件例①：【データ解析】大手通信会社のデータアナリスト募集
| 案件名 | 【データ解析】大手通信会社のデータアナリスト募集 |
|---|---|
| データサイエンティストの案件単価 | データサイエンティストの案件単価：〜900,000円／月 |
| 勤務地 | 落合川（常駐） |
| スキル | データ解析 |
| 職種・ポジション | データサイエンティスト |
こちらは、大手通信会社が提供する防災関連サービスにおけるデータ分析を担当する案件です。データ分析により課題を発掘するだけでなく、課題解決のためのソリューションの提案も求められます。案件単価は、月90万円と高単価です。
案件例②：【BigQuery】レコメンドの改修におけるデータサイエンティストの案件・求人
| 案件名 | 【BigQuery】レコメンドの改修におけるデータサイエンティストの案件・求人 |
|---|---|
| データサイエンティストの案件単価 | データサイエンティストの案件単価：〜900,000円／月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | BigQueryを使ったデータ集計 |
| 職種・ポジション | データサイエンティスト |
機械学習エンジニア（MLエンジニア）の負担を減らすために、データ整備やデータマート作成といった面でサポートを行う人材の募集案件です。PythonやSQLといったスキルに自信のあるデータサイエンティストに向いている案件となっています。
案件例③：【Python/SQL】アルゴリズム開発におけるデータエンジニアの案件・求人
| 案件名 | 【Python/SQL】アルゴリズム開発における データエンジニアの案件・求人 |
|---|---|
| データサイエンティストの案件単価 | データサイエンティストの案件単価：〜1,000,000円／月 |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル | データサイエンティストor機械学習エンジニアとしての実務経験や、PythonおよびSQLを活用したパイプライン処理の開発・運用経験 |
| 職種・ポジション | データサイエンティスト,データベースエンジニア |
1千万ユーザー以上の膨大な位置情報データと、クライアントがアップロードするPOSデータをもとにした分析作業を行う案件です。下流工程だけでなく、プロジェクトマネジメント経験も問われるため、案件単価は高めとなっています。
データサイエンティストがフリーランスとして独立するメリット
データサイエンティストがフリーランスとして独立すると、以下のようなメリットがあります。
- 年収アップが期待できる
- 働く場所や時間に縛られにくい
- 好きな仕事を選べる
上記3つのメリットについて、以下で詳しく見ていきましょう。
年収アップが期待できる
前述の通り、会社員のデータサイエンティストの年収は、日本の平均年収よりも高くなっています。フリーランス向けの案件も、高単価案件のものが目立ちます。
データサイエンティストの守備範囲は、エンジニアの部分だけではなく、マーケティングやコンサルティングの部分も求められるほど幅が広いため、案件が高単価になる傾向にあります。フリーランスとして実績を積み、スキルを蓄積していけば、さらなる年収アップが期待できるでしょう。
働く場所や時間に縛られにくい
フリーランスとして独立すれば、データサイエンティストは働く場所や時間に縛られることなく自由に働く環境を選べる職種でもあります。リモートワーク対応の案件、現場常駐の案件を自分の裁量で選ぶことが可能だからです。
スケジュール管理をきちんとしていれば、長期休暇をとることもできます。
好きな仕事を選べる
担当する案件を自分で選べるのも、データサイエンティストが独立するメリットのひとつです。興味のある業界の案件や得意とする分析ツールを使う案件など、希望に合う仕事を選べば楽しみながら働けるでしょう。
また、希望に合わない案件や苦手分野の案件を無理に受注する必要もありません。会社員は基本的にアサインされる仕事を選べないので、自分で好きな仕事を選べるのはフリーランスの大きな魅力です。
データサイエンティストがフリーランスとして独立するデメリット
データサイエンティストの独立には多くのメリットがある一方、以下のようなデメリットもあるため「やめとけ」と言われることもあります。
- 収入が不安定になる
- 事務作業を自分で行う必要がある
- 自己管理が必要になる
以下で、どのようなデメリットがあるのか詳しく解説します。
収入が不安定になる
フリーランスの代表的なデメリットは、収入が不安定になることです。案件の単価と受注数によってその月の収入が決まるため、単価の低い案件しか受注できなかったり、そもそもの受注数が少なかったりすると、独立前よりも収入が下がってしまいます。
データサイエンティストは需要が高く高単価案件も多く見られますが、必ず案件を獲得できるという保証はありません。会社員のように毎月決まった給与がもらえるわけではないため、月による収入の変動は覚悟しておきましょう。
事務作業を自分で行う必要がある
フリーランスとして独立すると、契約書の確認や請求書の作成、経費の管理や確定申告など、事務作業も自分で行わなければなりません。仕事の合間にこれらの事務作業をこなす必要があり、案件を多く受注するほど事務作業も多くなるため、人によっては大きな負担になる可能性があります。
自己管理が必要になる
働き方の自由度が高いフリーランスには、自己管理力が求められます。納期までに成果物を納品できるように計画的に仕事を進める必要があり、自己管理が不十分では納期に間に合わないなどトラブルの元になります。
「面倒な作業を後回しにしてしまった」「仕事を詰め込み過ぎて体調を崩してしまった」といった事態を招くおそれもあるため、自分を律しながら計画的に仕事を進める姿勢が重要です。
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキル
フリーランスのデータサイエンティストとして成功するためには、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。
データサイエンティストの仕事は広範囲に及ぶため、幅広い知識と専門的スキルが求められます。ここでは統計学の知識、プログラミングスキル、ビジネス・マーケティングスキル、データベースの知識の4つに分けて解説します。
統計学の知識
収集されたデータの解析には、統計処理や数理モデルの作成が必須になるので、統計学の知識が欠かせません。「記述統計」「推測統計」「回帰分析」などの統計用語についての理解とともに、問題解決のための提言を出すためにはどの分析手法を使えばよいのかの判断がつかないといけません。
PythonやR言語などのプログラミングスキル
データのバッチ処理やデータの形式を統一する際などに、Python（パイソン）やR言語などのオープンソースのプログラミング言語を使用することがあります。PythonやR言語は統計処理向けに最適化されたプログラミング言語なので、ほかの言語に比べて効率的にデータ分析ができます。
特にPythonは汎用性が高く初心者から学ぶことも多い言語で、Webアプリの作成に多用されているだけでなく、今後AIやディープラーニングの分野でも注目されているプログラミング言語です。
PythonやR言語のような統計処理向けのプログラミング言語の習得は、データサイエンティストにとって必須スキルになっているといえます。
ビジネス・マーケティングスキル
データ分析の結果をビジネスに活かす必要があるため、ビジネスやマーケティングに関する知識・スキルも求められます。具体的には、課題とその解決方法を見つけるために必要な論理的思考力やビジネスに関する知識、解決策をクライアントに提案するためのプレゼン力などが挙げられます。
また、クライアント側の担当者がデータ分析に精通しているとは限らないため、分析結果についてわかりやすく説明するスキルも必要です。
データベースに関する深い知識
データベースに関する知識もデータサイエンティストには必須となります。収集された膨大なデータは、いったんデータベースに納められ、必要な時にデータベースからピックアップして分析することになります。その際に、MySQLやPostgreSQLなどのオープンソースのデータベース管理システムが駆使されますが、それらに関する知識と経験が求められます。
フリーランスのデータサイエンティスト案件は未経験からでも応募可能？
フリーランスのデータサイエンティスト案件は、即戦力の専門人材が求められることがほとんどなので、未経験から仕事を取るのは難しいでしょう。しかし「データサイエンティストの経験がなければ絶対に案件を獲得できないのか」というと、そうではありません。
データサイエンティスト職は初めてであっても、統計学や数学などの素養がある場合は、未経験でもチャンスがあります。「持っているスキルがデータサイエンティストの仕事に具体的にどう関わってくるか」が重要になるでしょう。
例えば、以下は「ランサーズ」に掲載されているデータサイエンス案件で、初心者でも応募可能です。
その他、データ分析教育のメンターや研修プログラム監修といった案件もあり、データサイエンティストとしての実務経験が少なくても獲得できる可能性があります。
未経験からフリーランスのデータサイエンティストになるには？独立のステップ
ここでは、未経験からフリーランスのデータサイエンティストになるための具体的なステップを見ていきましょう。
ステップごとに取り組むべき内容を、以下で解説します。
まずは実務経験を積んでスキルを身につける
もし未経験の段階からデータサイエンティストを目指すのであれば、まずは企業に正社員として就職・転職し、実務経験を積みましょう。
独学でスキルを学ぶよりも、企業での実務を経験したほうがデータサイエンティストとしてのスキルを身につけられます。また、職場での先輩や同僚との切磋琢磨が自身の成長につながるということもあります。
全くの未経験からの出発なのでいきなりの就職・転職が不安だという人は、スクールで学んでから就職するのもよいでしょう。各種ビジネススクールでデータサイエンティスト養成講座が開かれています。オンライン完結型のものもあり、働きながら転職活動の一環として学ぶこともできます。
フリーランスとして活動するなら、最低でも1年、基本的には3年以上の実務経験を積みましょう。フリーランスは即戦力スキルが求められるので、実務経験が少ないと安定して案件を受注するのは困難です。ITプロパートナーズでも、案件を受注できるワーカーは3年以上の実務経験者が多くなっています。
可能であれば副業などで案件を受注する
データサイエンティストとしての仕事にも慣れ、生活にゆとりが出てきたら、データサイエンティストとしての副業案件を受けてみるという手があります。
データサイエンティストの守備範囲はとても広いので、副業として選べる案件も多種多様に存在しています。例としては、以下のようなものがあります。
- データベースの構築
- データ分析
- マーケティングプランの構築
- 新規商品開発のコンサルティング
- 技術監修
- ビジネススクールの講師
経験の積み上げとともに、高単価案件、大きなプロジェクトの案件を受注できるように動いていきましょう。
人脈づくりと一定の貯金ができたら独立する
会社員時代は積極的に人脈づくりに努めることをおすすめします。フリーランスになってからの案件獲得の方法は、知人の紹介も多くあるからです。
勤めている会社の規模が大きいようならば、以下のようなことを意識することで人脈が広がるかもしれません。
- 部署横断型のプロジェクトに積極的に参加する
- 社内報に投稿する
- 懇親会やレクリエーションに参加する
なお、社外に人脈をつくるには、X（旧Twitter）やFacebookなどのSNSの活用がおすすめです。まだアカウントを持っていない人は、すぐに作成しましょう。ビジネス系のオンラインサロンや異業種交流会、ビジネスマッチングアプリの活用なども有効です。
また、独立前に一定の貯金をしておくことも大切です。独立してすぐに案件を受注できるとは限らないため、しばらくの間は収入が途切れることを想定して生活費を貯めておかなければなりません。独立前に1年程度の生活費を貯めておくと安心でしょう。
ある程度の貯金があると生活費の心配がなくなるため、気持ちに余裕を持って活動できます。
必要に応じて資格を取得しておく
データサイエンティストになるための特別な資格はありません。しかし、資格の勉強は学びになりますし、特に未経験の場合は案件獲得のアピール材料になることもあります。関連する資格は、必要に応じて取得しておくと役立つでしょう。
データサイエンティストに関連する資格には以下のようなものがあります。
- 統計検定2級以上
- オラクルマスター
- 応用情報技術者試験
- OSS-DB技術者認定試験
- G検定・E資格
- Python3 エンジニア認定データ分析試験
フリーランスデータサイエンティストの案件の探し方
独立して、フリーランスになったデータサイエンティストは、どのように案件を獲得すればよいのでしょうか。具体的な案件の探し方を紹介していきます。
フリーランスエージェントを利用する
フリーランスエージェントは、仕事を探しているフリーランスと人材を求めている企業を仲介するサービスです。これまでの経験や持っているスキル、希望の条件などをエージェントの担当者に伝えると、それに合う案件を紹介してくれます。
自分で営業しなくても案件を見つけられるのがメリットで、エージェントを介することで個人では契約が難しい大企業の案件を受注できる可能性もあります。実務経験やスキルが十分にある人は、まずフリーランスエージェントの活用を検討してみてはいかがでしょうか。
ITプロパートナーズでは、データサイエンティストの案件も扱っています。エンド直案件が9割で高単価な案件を多く取り扱っているので、ぜひご活用ください。
クラウドソーシングを利用する
クラウドソーシングサービスを利用して、案件を獲得するという方法もあります。クラウドソーシングとは、インターネット上で企業が不特定多数に業務をアウトソーシングする形態です。
クラウドワークス、ランサーズ、ココナラなどが有名なクラウドソーシングのプラットフォームですが、これらを利用してフリーランスが案件を受注する方法は今や一般的になってきました。
クラウドソーシングサイトの活用は、案件を獲得しやすい反面、データサイエンティストの仕事としては単価が低いことが多いので、その点は注意が必要です。データサイエンティストの案件はもともと高単価なのですが、クラウドソーシングサイトで募集されている案件はそこまで高度なスキルが求められないものも多々あり、その分単価が抑えられているといえます。
知人・友人・前職などからの紹介
前章で少し触れたように、友人・知人や以前勤めていた会社の同僚・取引先などから紹介を受け、案件を受注する方法もあります。
データサイエンティストの数自体がまだまだ少ない日本では、コネを使って担い手を探そうとする企業も多く、人づてに案件が紹介されるケースが多くあります。そうした点でも「人脈を持っている」ということは、フリーランスにとって強いアドバンテージになるのです。
フリーランスのデータサイエンティストが単価を上げる方法
フリーランスとして歩み始めた当初は、比較的低価格の案件であったとしても、あえて引き受ける場面があるかもしれません。それでも、経験の積み重ねとともに単価を上げていく努力をしていくことが必要になります。
この項目では、データサイエンティストとして案件の単価を上げる方法を解説します。
データサイエンティストとしてのスキル向上
前章で述べた関連資格を取得し、スキルを向上させることは、データサイエンティストとして案件の単価を上げる材料となりえます。知識やスキルを証明する意味でも、実務経験や保有している資格はしっかりとクライアントに示すようにしましょう。
スキルアップを目指すには、「エンジニアが集まる勉強会で最新情報をキャッチアップする」「新たな資格取得を目指す」といった方法があります。特にデータの分析や活用に関しては新たな技術やツールの登場が予想されるので、最新情報について常にアンテナを張っておきましょう。
プロジェクトマネージャーなどを経験して市場価値を上げる
実務経験を積み重ね、仕事で結果を出していけば、クライアントの信頼を勝ち得ることになります。さらにその仕事の質が高ければ高いほど評価は上がり、データサイエンティストとしての市場価値も高まります。
プロジェクトマネージャーなどの責任ある立場で案件に関わり、成果を上げていくことで、一流のデータサイエンティストとして認められていくことになります。
コンサルティング能力を身につける
データサイエンティストとしての仕事のゴールは、クライアント企業が抱える課題解決のための提言になります。それをなしえるためには、単なるエンジニアのスキルだけでは足りません。クライアントへのヒアリング能力、論理的思考能力、プレゼンテーション能力などの総合力、つまりビジネスコンサルタントとしての力量が求められるのです。
クライアント企業の真のニーズを満たすことに成功すれば、継続的な案件獲得にもつながるでしょうし、案件の高単価化も可能になるでしょう。
英語を身につけ海外企業の案件を獲得する
英語を身につけて、外資系企業の案件を獲得するという方法もあります。海外、特にアメリカでは、日本よりもデータサイエンスの必要性が企業の共通認識となっており、データサイエンティストのニーズも高い傾向にあります。
外資系企業は社内公用語が英語であることが多く、ドキュメントやレポートも英語が求められることが少なくありません。データサイエンティストとしてのスキルにプラスして、英語スキルを身につけることで希少価値が生まれ、外資系企業の案件獲得を狙えます。
外資系企業の案件は高単価であることが多く、データサイエンティスト＋英語の組み合わせは、難易度は高いですが高収入を実現する道であるといえます。
フリーランスのデータサイエンティストのキャリアパス
フリーランスのデータサイエンティストは、どのようなキャリアパスを描いていくのか、気になっている方も多いでしょう。
ここでは「コンサルタント」「マーケター」「クオンツ」「AI開発エンジニア」の4つに触れ、それぞれの仕事内容や違い、難易度について解説します。
コンサルタント
コンサルタントは、クライアントの課題を解決する職種です。データサイエンティストとして培ったスキルは、いわゆる専門知識であり、それを生かした仕事ができます。社内に向けて業務を行うデータサイエンティストとは異なり、社外のクライアントに向けて戦略を提案するのがコンサルタントの仕事です。
コンサルタントは、クライアントと仕事をしなければならないため、データサイエンスの基礎だけでなく高いビジネス力も求められます。もちろん難易度は低くありませんが、データサイエンティストからコンサルタントへのキャリアパスは、定番の1つでもあります。
マーケター
マーケターは、統計に関する専門的な知識を生かして、自社のマーケティングを最適化する職種です。データサイエンスの知見を用いるデータサイエンティストから一歩進み、「データサイエンスの知見を生かしたマーケティング」を使って課題を解決します。マーケティングに特化している点で、データサイエンティストとは仕事内容が異なります。
データサイエンスの知識に加えて、マーケティングのスキルが必要になるため、比較的ハードルは高いといえます。
クオンツ
クオンツは、企業によって細かな定義が異なるものの、一般的に「モデルを乗せたシステム開発ではなく、そのモデル自体を開発する」仕事です。そのため、すでに完成しているモデルやライブラリを用いるデータサイエンティストとは、仕事内容が異なります。
クオンツは、高度な数学力やプログラミング能力が必要になりますが、特定の資格が条件になっているわけではありません。数学的な素養があればクオンツになることは難しくないでしょう。
AI開発エンジニア
AI開発エンジニアは、AIを企画・設計・実装・テストする仕事です。データサイエンティストと似た領域の仕事も多いですが、AI開発エンジニアの場合は、より「ものづくりの力」が重視される傾向にあります。
AI開発エンジニアは、技術力に加えてチームでプロジェクトを進めるコミュニケーションスキルや調整スキルも必要です。開発現場での実務経験の質・量によって、AI開発エンジニアの道が開かれるかどうかが決まるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストとして活躍し続けるためのポイント
フリーランスのデータサイエンティストとして長く活躍し続けるには、情報収集を怠らないことが大切です。IT業界は変化が激しく、新しい技術やツールが次々と登場してくるため、最新情報を常にキャッチアップする姿勢が重要になります。
また、データサイエンティストを取り巻く状況や自分のスキルなどに応じて、方向性を見極めることも大切です。場合によっては、先ほどデータサイエンティストのキャリアパスとして紹介した職種へ転換するなど、柔軟な動きも必要だといえます。
まとめ
求められる知識とスキルが幅広いがゆえに、希少性が高くなっているデータサイエンティストは、これからも重宝される職種であるといえるでしょう。その意味で、フリーランスのデータサイエンティストは、とても夢のある職業ではないでしょうか。
これからフリーランスとしての独立を考えている方やすでにフリーランスとして活躍されている方は、ぜひ弊社ITプロパートナーズをご利用ください。あなたにぴったりの案件をご紹介させて頂きます。
- 高額案件を定期的に紹介してもらいたい
- 週2日、リモートワークなど自由な働き方をしてみたい
- 面倒な契約周りはまかせて仕事に集中したい
そのような方はぜひ、ITプロパートナーズをご利用ください！
まずは会員登録をして案件をチェック！
